中国人民志愿军抗美援朝出国作战70周年，我用 Python 为英雄们送上祝福

概述文|豆豆来源：Python技术「ID:pythonall」今年是中国人民志愿军抗美援朝出国作战70周年，刚好上个月上映了同题材的电影「金刚川」。该影片主要讲的是抗美援朝战争最终阶段，志愿军准备在金城发动最后一场大型战役。为在指定时间到达，向金城前线投放更多战力，志愿军战士们在物资匮

文 | 豆豆

来源：Python 技术「ID: pythonall」

今年是中国人民志愿军抗美援朝出国作战 70 周年，刚好上个月上映了同题材的电影「金刚川」。该影片主要讲的是抗美援朝战争最终阶段，志愿军准备在金城发动最后一场大型战役。为在指定时间到达，向金城前线投放更多战力，志愿军战士们在物资匮乏、武器装备相差悬殊的情况下，不断抵御敌机狂轰滥炸，以血肉之躯一次次修补战火中的木桥。

今天我们就用 Python 来分析一下「金刚川」这部电影，看看网友们对该剧的评论如何。

要想分析该剧，首先则需要获取数据源，豆瓣作为国内最大的文艺青年聚居地，其电影影评评分一直是比较客观的，所以这次我们选取豆瓣电影作为数据来源。

数据获取

从豆瓣电影我们可以看出，该剧共有十三万多人进行评分，最终评分 6.5，不算低，共有短评六万多条，因为豆瓣的限制，游客身份只可以查看前 200 条短评，而登录之后可以查看前 500 条短评，同时我们还看到，影评有根据不同的维度分为热门、最新和好友，为了获取更多的数据样本，我们将热门和最新的评论都抓取下来。

其中我们要获取的数据有评论人，评论时间，评论星级以及评论内容，打开电影短评页面然后将开发者工具调取出来。

我们发现所有的评论都是在一个 的 div 中的，然后针对每一条评论，其对应的位置都如上图所示，唯一值得说明的是在我爬取数据的过程中，有的评论是获取不到评论时间的，

因此我们可以定义一个获取评论详情的函数，该函数接收一个 URL 作为参数，然后返回评论列表。

因为获取评论信息是需要登录的，所以务必要将自己的 cookID 添加到 headers 中，否则是爬取不到评论的。

headers = {    'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_15_0) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/86.0.4240.111 Safari/537.36',    'Referer': 'https://movIE.douban.com',    # 注意，这里需要加上你自己的 cookie    'cookie': '.'}def get_comment_by_url(url):    # 评论人，评论时间，评论星级以及评论内容    users,, times, stars, content_List = [], [], [], []    data = requests.get(url, headers=headers)    selector = etree.HTML(data.text)    comments = selector.xpath('//div[@]')    # 遍历所有评论    for comment in comments:        user = comment.xpath('.//h3/span[2]/a/text()')[0]        star = comment.xpath('.//h3/span[2]/span[2]/@class')[0][7:8]        date_time = comment.xpath('.//h3/span[2]/span[3]/text()')        if len(date_time) != 0:            date_time = date_time[0].replace("\n", "").strip()        else:            date_time = None        comment_text = comment.xpath('.//p/span/text()')[0].strip()        users.append(user)        stars.append(star)        times.append(date_time)        content_List.append(comment_text)    return users, stars, times, content_List

接下来我们来分析下评论页面的 URL，如下所示：

https://movIE.douban.com/subject/35155748/comments?start=40&limit=20&status=P&sort=new_score

每翻页一次，start 都会增加 20，最大值为 480，其中最后的参数 sort, 当 sort=new_score 表示按照热门来排序，也即是最热维度，当 sort=time 则表示根据时间来排序，也就是最新维度。

所以，我们可以使用以下函数来获取所有评论。

def get_comments():    user_List, star_List, time_List, comment_List = [], [], [], []    for sort in ['time', 'new_score']:        sort_name = "最热" if sort == 'new_score' else '最新'        for start in range(25):            print('准备抓取第 {} 页数据, 排序方式：{}'.format(start + 1, sort_name))            users, stars, times, comments = get_comment_by_url(base_url.format(start * 20, sort))            if not users:                break            user_List += users            star_List += stars            time_List += times            comment_List += comments            # 每次获取数据之后暂停 5 秒            time.sleep(5)    result = {'users': user_List, 'times': time_List, 'stars': star_List, 'comments': comment_List}    return result

来看看我们获取到的数据，因为我们是获取的热门和最新两个维度的数据，而最新维度数据不足 500 条，所以总的数据量也就是 600 条左右。

数据分析

如上，我们获取到了最终的数据，接下来就可以做数据分析了。

评论量

首先来看看评论和日期的关系，也就是统计下每一天的评论量，以下代我是在 Jupyter Notebook 中运行的。

bar = bar()bar.add_xaxis(index)bar.add_yaxis("数量 & 时间", values)bar.set_global_opts(xaxis_opts=opts.AxisOpts(name="评论日期", axislabel_opts={"rotate": 30}))bar.render_notebook()

由上图可以看出，10.23 和 10.24 评论数量爆表，原因是该剧是 10.23 上映的，之后评论数量逐级递减，不过令人匪夷所思的是电影还未开始就已经有人开始刷评论了，难道这就是传说中的水军么。

评论星级

在来统计下评分和日期的关系，为了方便统计，我们取每天的平均评论星级。

# 星级df_time = df.groupby(['times']).size()dic = {}for k in df_time.index:    stars = df.loc[df['times'] == str(k), 'stars']    stars = List(map(int, stars))    dic[k] = round(sum(stars) / len(stars), 2)bar_star = bar()bar_star.add_xaxis([x for x in dic.keys()])bar_star.add_yaxis("星级 & 时间", [x for x in dic.values()])bar_star.set_global_opts(xaxis_opts=opts.AxisOpts(name="评论日期", axislabel_opts={"rotate": 30}))bar_star.render_notebook()

总体来看，该剧评论星级维持在 2.5～3.3 之间，结合 6.5 的评分来看，是比较吻合的。

演员

接下来我们分析下演员的受欢迎程度，实话讲我是冲着吴京去看的这部剧，来看看最终结果如何。

roles = {'张译':0, '吴京':0, '李九霄':0, '魏晨':0, '邓超':0}names = List(roles.keys())for row in df['comments']:    for name in names:        roles[name] += row.count(name)line = (    line()    .add_xaxis(List(roles.keys()))    .add_yaxis('', List(roles.values()))    .set_global_opts(Title_opts=opts.TitleOpts(title="")))line.render_notebook()

看来张译的受欢迎程度最高，毕竟实力派演员，相反吴京的票数反而不是很高，有点奇怪，得票最少的是李九霄。

词云

词云图可以更直观的看到每个词的出现频率，最后我们为这部剧生成它专属的词云图。

content = "".join(List(df['comments']))# jIEba 分词words = jIEba.cut(content)word_List = []for x in words:    word_List.append(x)cloud_word = ','.join(word_List)// 设置选项wc = WordCloud(Font_path='/System/library/Fonts/PingFang.ttc', background_color="white", scale=2.5,                   contour_color="lightblue", ).generate(cloud_word)plt.figure(figsize=(16, 9))plt.imshow(wc)plt.axis('off')plt.show()

果然还是张译出现的频率较高。

总结

本文通过获取「金刚川」的豆瓣影评对该剧做了一个定向分析，从结果可以看出大家评论星级和最终电影评分较吻合，演员张译最受大家欢迎，刚上映时大家的评论热情也最高，往后评论热情越来越低。

虽说该剧最终得分 6.5 实属不高，但这不应该是一部以分数高低来评价其好坏的电影，中国人民做了太多太多的牺牲和努力才换来了今天的和平盛世，甚至很多志愿军都永远的留在了那里，片尾的那段解放军接英雄们回家的片段真是让人感伤至极，愿英雄们都可以落叶归根，魂归故里。

愿山河无恙，家国梦圆！

总结

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